原文标题：最佳实践｜一文讲解端线程死循环的治理
原文作者：阿里云开发者
冷月清谈：
本文详细介绍了钉钉Android团队采用的死循环线程检测工具ANRCanary的构建与实施过程。钉钉作为一个拥有超过7亿用户的企业级智能办公平台，面临着线程死循环带来的高耗电、界面卡顿等问题。文章通过四个典型案例（包括多线程操作HashMap、Lottie动画未停止、属性动画泄露、定时任务执行异常）展示了线程死循环的复杂性以及解决方案的实施。钉钉团队通过监控工具ANRCanary，结合CPU占用和堆栈比较的方法，成功识别和修复了线程死循环问题，从而显著提高了APP的性能和用户体验。
怜星夜思：
1、使用HashMap在多线程环境中容易产生的问题有哪些？如何避免?
2、在软件开发中，如何设计一个有效的死循环检测机制？
3、为什么说Timer的定时任务容易受系统时间影响？有没有更稳定的替代方案？
2、在软件开发中，如何设计一个有效的死循环检测机制？
3、为什么说Timer的定时任务容易受系统时间影响？有没有更稳定的替代方案？
原文内容
阿里妹导读
本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享，对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。
引言
钉钉作为一个用户数超 7 亿，服务企业与组织数超过了 2500 万的企业级智能办公平台，终端团队一直将打造极致用户体验作为我们的理念。对于 Android 设备来说，线程死循环问题可能会导致高耗电，界面卡顿，耗尽内存等性能问题。与此同时，死循环问题还具有隐蔽性高，黑盒测试无法感知的特点。针对潜在的线程死循环风险我们进行了专项的治理优化。
本文旨在介绍钉钉 Android 团队死循环检测工具建设的思路和典型案例的修复历程。希望通过此次分享，对同样面临类似死循环问题的团队能够有所启发。
术语表
线程死循环检测机制
线程死循环检测是一项复杂的任务。死循环可以在代码的任何地方发生，从简单的逻辑错误到复杂的系统原因，均可能会导致死循环。因此检测并诊断此类问题相当困难。
钉钉自研的 ANRCanary 监控工具，基于死循环线程高 CPU 占用和堆栈相似的两个特点，实现了精准的死循环检测能力。
获取线程 CPU 占用比
通过读取 Android 系统 proc 目录下面的 stat 文件可以获取进程和线程的 CPU 耗时，如下所示：
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进程的 stat 信息
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进程 ID 为：11162
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进程用户态 CPU 耗时 101， 内核态 CPU 耗时 51 。
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对于死循环来说，CPU 的占用主要体现在用户态，所以我们只关注用户态的 CPU 占用比就好。
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主线程的 stat 信息
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主线程的线程 ID 为 11162， 与进程 ID 相同。
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主线程用户态 CPU 耗时 12， 内核态 CPU 耗时 8 。则主线程用户态 CPU 占用比为：12 / 101 = 12%
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子线程 Jit thread pool 的 stat 信息
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子线程的线程 ID 为：11168，与进程 ID 不相同。
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子线程用户态和内核态 CPU 耗时均为 0 ，则该子线程用户态 CPU 占用比为：0% 。
如果想计算一段时间区域内的各线程 CPU 占用比，只需要根据进程和线程的 CPU 耗时差值，计算即可得出。
通常可以将 CPU 占用比超过 10% 的线程标记为高耗时线程。
堆栈比较方案
死循环线程还有一个特点就是当出现一个循环点时，线程堆栈的底部是永远相同的。
以查询历史数据过多的数据库而导致死循环的案例堆栈为例：
如上图所示，针对该线程在一定时间间隔内抓的三个堆栈，可以发现堆栈的相似度很高，则可以将其作为死循环的重点怀疑对象。
CPU 占用和堆栈比较相结合
起因
CPU 占用方案：基于 stat 文件可以知道一个线程占了比较高的 CPU ，但是有效信息只有线程名， 对应不上代码，因此很难分析出耗 CPU 的根因。
堆栈比较方案：能够拿到堆栈信息，但是当线程发生阻塞时（比如读 IO 或跨进程通信），堆栈相似度也很高，因此误报率比较高。
因此唯有将两个方案结合起来，才能比较准确地拿到高 CPU 占用线程的堆栈信息，从而大大提高检测结果的可分析性。
结合方案
结合的关键点为：线程名。因为两个方案输出的信息均包含线程名，因此可以用线程名进行关联匹配。
如上图所示，完整版本的死循环线程检测机制详细说明如下：
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首先是线程 CPU 占用比获取阶段
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先基于 stat 文件获取进程和线程的 CPU 耗时。
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等待一段时间后，再次抓取进程和线程 CPU 耗时。
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计算所有线程的 CPU 耗时，超过阈值，则认为属于高 CPU 线程。如果没有这类线程，则结束检测流程。
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保存所有的高 CPU 线程的相关信息，留给下一个阶段使用。
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其次是堆栈比较阶段
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获取所有的 Java 线程对象列表，并进行遍历。
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先对 Java 线程进行高 CPU 线程名匹配，如果匹配不中，不会进行堆栈比较，直接移除。
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在一定时间内，针对剩余线程连续抓几次堆栈进行堆栈比较，堆栈相似度低于阈值的线程会被移除。
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最后是输出检测结果通过筛选的线程就是疑似发生死循环的线程。
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将 CPU 占用比信息与线程堆栈信息合并之后，输出检测结果。
实际案例分享
钉钉团队将以上解决方案整合进 ANRCanary 组件，完成线程死循环检测能力的建设。下文将通过几个典型案例，介绍钉钉在线程死循环问题治理上取得的收益。
案例 1：多线程操作 HashMap 线程死循环
本案例涉及 Java 中一个经典的死循环问题，即在多线程环境中操作 HashMap 有可能触发无限循环的情况。
ANRCanary 抓到的上报信息如下：
{ "case:1420548922":{ "name":"DThread-2", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "java.util.HashMap.put(HashMap.java:425)", "fde.f(SourceFile:299)", "iwx$1.doAfter(SourceFile:57)", "prw.parseData(SourceFile:23)", "prv.a(SourceFile:18)", "pru$1.run(SourceFile:56)", "com.***.threadpool.TaskRunner.call(SourceFile:750)", "java.lang.Thread.run(Thread.java:762)" ] }, "case:1961205280":{ "name":"DThread-19", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "java.util.HashMap.put(HashMap.java:425)", "fde.f(SourceFile:299)", "iwx$1.doAfter(SourceFile:57)", "prw.parseData(SourceFile:23)", "psc.a(SourceFile:342)", "com.***.im.cl.a(SourceFile:100)", "prz.query(SourceFile:2628)", "psh$12.onExecuteRpc(SourceFile:244)", "pri$1.run(SourceFile:143)", "com.***.threadpool.TaskRunner.call(SourceFile:750)", "java.lang.Thread.run(Thread.java:762)" ] } }
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从死循环信息来看：
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两个线程堆栈均为高 CPU 线程，且最后都是在操作 HashMap。很明显是踩到了 HashMap 多线程不安全的这个坑。
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将对应 HashMap 的使用改为 ConcurrentHashMap 之后，该问题得到解决。
案例 2：Lottie 动画后台未停止导致高 CPU 消耗
ANRCanary 抓到的上报信息如下：
"case:-1056518995":{ "name":"main", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "com.airbnb.lottie.LottieAnimationView.invalidateDrawable(SourceFile:189)", "com.airbnb.lottie.LottieDrawable.invalidateSelf(SourceFile:261)", "lb.onValueChanged(SourceFile:100)", "com.airbnb.lottie.animation.keyframe.BaseKeyframeAnimation.b(SourceFile:60)", "nj.a(SourceFile:427)", "com.airbnb.lottie.LottieDrawable$1.onAnimationUpdate(SourceFile:103)", "pb.c(SourceFile:88)", "pd.doFrame(SourceFile:96)", "android.view.Choreographer$CallbackRecord.run(Choreographer.java:785)", "android.view.Choreographer.doFrame(Choreographer.java:568)", "android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:95)", "android.os.Looper.loop(Looper.java:136)", "android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:5336)", "com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:689)" ] }
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从死循环信息来看：
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发生死循环的是主线程。
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主线程相对于整个 APP 进程，CPU 占用量很高。
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从堆栈看是因为 Lottie 动画导致的。
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经过本地验证发现确实存在切换到后台 Lottie 依然在执行动画的问题。
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原因是因为钉钉使用的 Lottie 版本太低导致，升级 Lottie 版本之后该问题得到解决。
案例 3：属性动画泄露导致高 CPU 消耗
初步分析
ANRCanary 抓到的上报信息如下：
"case:-647468375":{ "name":"main", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "android.graphics.drawable.LayerDrawable.setAlpha(LayerDrawable.java:1364)", "android.animation.ObjectAnimator.animateValue(ObjectAnimator.java:990)", "android.animation.ValueAnimator.animateBasedOnTime(ValueAnimator.java:1349)", "android.animation.ValueAnimator.doAnimationFrame(ValueAnimator.java:1481)", "android.animation.AnimationHandler.doAnimationFrame(AnimationHandler.java:146)", "android.animation.AnimationHandler$1.doFrame(AnimationHandler.java:54)", "android.view.Choreographer.doCallbacks(Choreographer.java:1047)", "android.view.Choreographer.doFrame(Choreographer.java:914)", "android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100)", "android.os.Looper.loop(Looper.java:214)", "android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7659)", "com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:938)" ] }
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从死循环信息来看：
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死循环发生在主线程。
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主线程相对于整个进程，CPU 占用率非常高，大量抢占了子线程的 CPU 时间片。
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堆栈里没有业务堆栈，因此暂时无法定位到问题代码。只能看出是发生了属性动画泄露，需要增加监控能力。
监控能力增强
ANRCanary 在感知到发生属性动画泄露以后，需要将发生泄露的属性动画揪出来。大致方案为：
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从系统 AnimationHandler 类入手，获取到当前运行中的属性动画实例列表。
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从属性动画实例中提取关键信息，并附加到 ANRCanary 日志中上报。
能力增强后的 ANRCanary 抓到的上报信息如下：
"case:-647468375":{ "attachInfo":{ "animatorList":[ { "duration":1200, "propertyList":[ { "clazz":"IntPropertyValuesHolder", "message":"alpha: 25 255 " } ], "repeatCount":-1, "target":"android.graphics.drawable.LayerDrawable", "viewPath":"TextView:recording|RelativeLayout:0|RelativeLayout:0" }, ... }, "name":"main", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "android.graphics.drawable.LayerDrawable.setAlpha(LayerDrawable.java:1364)", "android.animation.ObjectAnimator.animateValue(ObjectAnimator.java:990)", "android.animation.ValueAnimator.animateBasedOnTime(ValueAnimator.java:1349)", "android.animation.ValueAnimator.doAnimationFrame(ValueAnimator.java:1481)", "android.animation.AnimationHandler.doAnimationFrame(AnimationHandler.java:146)", "android.animation.AnimationHandler$1.doFrame(AnimationHandler.java:54)", "android.view.Choreographer.doCallbacks(Choreographer.java:1047)", "android.view.Choreographer.doFrame(Choreographer.java:914)", "android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100)", "android.os.Looper.loop(Looper.java:214)", "android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7659)", "com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:938)" ] }
从附加信息来看，泄露的属性动画为：
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duration：该动画时长为 1200 毫秒。
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propertyList：
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clazz：属性值的类型为 int 。
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message：属性名为 alpha，属性变化值为从 25 到 255。
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repeatCount：循环次数为 -1 ，即无限循环永远不停止，难怪会发生泄露。
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target：alpha 属性所属的对象类型为：LayerDrawable 。
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viewPath：
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LayerDrawable 所属的 View 类型为 TextView。
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该 TextView 的 viewId 为 recording 。
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该 TextView 的父辈节点均为 RelativeLayout 类型。
基于 viewId 、动画时长、属性变化值等信息，快速定位到问题代码，确认了导致泄露的原因并修复。
案例 4：定时任务执行异常导致死循环
本案例为一个隐蔽且复杂的死循环问题，解决过程极具挑战性，耗时甚长。
初步分析
ANRCanary 抓到的上报信息如下：
"case:-2147483648":{ "name":"Timer-0", "threadCPURate":0.*, "threadStackList":[ "android.os.MessageQueue.enqueueMessage(MessageQueue.java:577)", "android.os.Handler.enqueueMessage(Handler.java:662)", "android.os.Handler.sendMessageAtTime(Handler.java:631)", "android.os.Handler.sendMessageDelayed(Handler.java:601)", "android.os.Handler.postDelayed(Handler.java:429)", "de.executor(SourceFile:31)", "tm.query(SourceFile:268)", "mk.start(SourceFile:166)", "mk$1.run(SourceFile:93)", "java.util.TimerThread.mainLoop(Timer.java:555)", "java.util.TimerThread.run(Timer.java:505)" ] }
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从死循环信息来看：
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发生死循环的线程名为：Timer-0 。
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该线程相对于整个进程，CPU 占用率也很高。
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死循环的原因看起来是某个消息队列被打满导致。
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因为 Handler 的消息队列被打满之后，每次 postDelayed 调用都要执行一次插入排序遍历整个队列。
监控能力增强
经过翻阅代码，确认代码中有一个周期性任务。周期性任务的实现方式采用的是 Java 提供的 Timer 类。正常情况下应该不会导致消息队列被打满才对。
ANRCanary 在感知到消息队列疑似被打满以后，需要收集更多信息来进行确认情况。大致方案为：
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获取当前进程全部的线程对象，逐个遍历。
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如果线程为 HandlerThread 类及其子类，则包含有消息队列，可以尝试获取其消息队列长度。
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如果消息队列长度超过一定阈值，则可以判定为消息队列被打满。
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对消息队列中的消息进行遍历聚合，分析出 Top 级消息内容。
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允许存在多个线程的消息队列被打满的情况。
能力增强后的 ANRCanary 抓到的上报信息如下：
"case:-2147483648":{ "attachInfo":{ "messageQueueList":[ { "repeatRate":1, "repeatSignature":"android.os.Handler|jlh", "threadName":"TaskHandlerThread", "totalCount":**** } ] }, "name":"Timer-0", "threadCPURate":0.*, "runTime":***, "threadStackList":[ "android.os.MessageQueue.enqueueMessage(MessageQueue.java:577)", "android.os.Handler.enqueueMessage(Handler.java:662)", "android.os.Handler.sendMessageAtTime(Handler.java:631)", "android.os.Handler.sendMessageDelayed(Handler.java:601)", "android.os.Handler.postDelayed(Handler.java:429)", "de.executor(SourceFile:31)", "tm.query(SourceFile:268)", "mk.start(SourceFile:166)", "mk$1.run(SourceFile:93)", "java.util.TimerThread.mainLoop(Timer.java:555)", "java.util.TimerThread.run(Timer.java:505)" ] }
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从附加信息来看：
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repeatRate：消息队列重复率为 100%，说明均为同一类消息。
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repeatSignature：重复消息的 Runnable 类型混淆后为：jlh，确实为监控模块的周期性任务。
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threadName：消息队列所属的线程名为：TaskHandlerThread
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totalCount：消息队列长度远远超出正常消息队列的长度，确实被打满。
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runTime：进程存活时长并不大。正常消息队列应该只有几条消息，而不应该被打满。
看来 Timer 的间隔能力确实失效了，死循环问题是真实存在的。
最终定位
对于 Timer 的运行机制进行深入分析以后发现问题：
private void mainLoop() { while (true) { TimerTask task; boolean taskFired; long currentTime, executionTime; // 1.从运行队列中获取头部的周期性任务 task = queue.getMin(); // 2.获取系统时间（关键点！！！） currentTime = System.currentTimeMillis(); // 3.获取周期性任务期望执行时间 executionTime = task.nextExecutionTime; taskFired = executionTime <= currentTime; // 4.用两个时间的比较结果，决定是否执行周期性任务 if (taskFired) { task.run(); } } }
如以上代码片段第 9 行所示，Timer 的间隔时间是基于系统时间戳的。也就是说，修改手机系统时间会影响 Timer 周期性任务的执行。
写一个简单的 Demo 验证以后得出结论：
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如果往前修改系统时间，周期性任务将停止执行。
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如果往后修改系统时间，间隔时间会失效，周期性任务开始连续不停地执行。
至此终于定位到该死循环的根因。修改方案就是把 Timer 替换为 ScheduleExecutorService 来实现周期性任务，将不受系统时间变更的影响。
总结
长久以来，线程死循环问题经常是偶现的，比较隐蔽难以发现，钉钉自研的 ANRCanary 通过将高 CPU 占用和堆栈比较相结合的方案，突破了线程死循环问题感知难，定位难的瓶颈。通过该监控能力，团队持续对潜在风险进行优化治理，线程死循环问题基本得到根治。
提升用户体验是一条漫漫长路，唯有从点滴做起，方能逐步做到卓越。